0 引言

农业机械克服了传统作业方式的许多弱点，作业效率高，是推动农业生产进步的重要力量。近年来，我国的农机市场需求旺盛，农机制造行业的总产值持续增加，呈现良好的发展势头[1]。将各类传感器、芯片和计算机与农业机械结合，可以大幅提高生产效率。农业机械的作业效率和质量会受到许多环境因素影响，出现遗漏或重复作业问题[2]。与传统的农机相比，智能农机具有更高的效率和可靠性，是提高农业生产力的基础，对农业的可持续发展意义重大[3]。

目前，对农机的智能控制研究以多种学科的交叉融合为前提条件，主要集中在定位导航、视觉感知和物联网通讯等方面[4]。智能农机的控制研究首先在美国等发达国家兴起，最早是基于RTK-GPS技术的农机定位和导航。在国内，张磊等将计算机视觉系统安装在农机上，低速行驶过程中对障碍物的识别率达到96%，并能代替惯性导航实现对路径的识别[5-6]。罗锡文等开发了基于RTK-DGPS的导航系统，应用在拖拉机等农业机械上对导航精度进行了测试[7-8]。周岩等设计了基于无线传感网络的农机自动导航系统，实现了对农机的精确定位和速度控制[9]。

语言理解是一种主动性的信息处理构建过程，是智能农机整合各个系统以提升整体性能的有力工具。

其原始含义为人类通过视觉或听觉接收语言，构建语言描述的环境，理解语言表达的意义，最初产生在人文科学中，其内容在计算机科学的推动下延伸到了自然科学的领域。至今，语言理解在自然科学的机械设计和制造领域研究最多，成为工序建模和三维重建的基础[10-12]。

自然科学中的语言理解是通过计算机处理语言的基本要素，包括音、形和义，并组合成为字、词、句和篇以便于处理，最终获得语言描述的内容。语言理解的过程可以概括为计算机指令生成、发送、识别和理解，在智能农机上可以提高控制的速度和精度。英语语法简单，语感自然，这些特点使其成为世界上应用最广泛的语言。英语语言中的少量单词和语法便能形成丰富的内容，赋予了英语语言理解在机械应用上的优越性。

动词和名称是最重要的两种语言单词种类，而动词是语言的重点。动词可以表达一个动作，一系列的动作共同组成动作过程，即事件过程[13]。大部分的语句都是以动词为核心，其它单词依附或服务于动词，因此动词成为语言学研究的热点[14]。动词聚类是按照特定标准对动词分类分析，以概念的内涵或外延为依据，把具有相同或相似属性的分散动词汇聚起来，以表达语句主题内容[15]。本文对英语语言理解中的动词聚类进行研究，与农业机械结合设计了一个智能控制系统，对农机的路径规划、定位导航、视觉感知和自主行驶4个功能进行精确控制，以提高农业机械的智能化水平。

1 系统的组成和原理

1.1 系统硬件和软件

智能控制系统的安装平台为1辆东方红LX900型拖拉机，由拖拉机的蓄电池提供电源。系统核心是戴尔7040MT型计算机，配置Intel i7中央处理器，8GB的DDR4内存及1TB硬盘，用于路径规划和视觉感知分析。拖拉机定位导航采用七频天线接收北斗卫星信号，由中海达公司的导航终端分析卫星信号，并设定运行参数和行驶路线，可以获得2.5cm的导航精度。

视觉感知采用尼康COOLPIX P60型相机，安装在拖拉机前方，可以俯视拍摄获得JPEG格式图像。天创UB570型图像采集卡将图像转换为数字信号后以便分析。拖拉机自动驾驶装置包括集成电子单元、农机执行单元和测量传感器，通过转向、变速、离合和刹车等操作实现自动行驶。英语语言理解和动词聚类的编程软件为visual C++，在Windows10操作系统中运行。

1.2 语言理解流程

英语语言理解的最终目的是对英语表达的信息进行分析和理解，应用于机械的设计或控制。英语的语义蕴含在单词中，然后按照语法依次构成语句、段落和篇章。语言理解整体流程如图1所示。首先，对单词进行词法分析，形成语句；然后，对语句进行句法分析和分类处理，修正不规则的句子，从而得到规范化语句及句群。名词和动词是英语中最重要的两类单词，对它们的分析是语言理解的核心。名词和动词的词义分析成功后进入段落和篇章分析，通过围绕核心事件的语用建模实现语言理解，获得语言表达的内容，并按照内容对农机进行相应控制。若在上述过程中出现词义分析和篇章分析失败的情况，则返回句法分析阶段，在新的核心事件模型下重新分析，直至分析成功。